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为保证焊接接头处于安全工作状态,对焊缝缺陷实施定量识别与分类,提出了基于局部二值模式(LBP)和支持向量机(SVM)的缺陷识别方法。首先采用局部二值模式LBP算法对焊缝的超声回波信号进行特征提取,并结合因子分子进行数据降维,降低高维特征集中的冗余数据,最后采用SVM模型实现缺陷的分类识别,并对影响SVM分类效果的核函数和超参数进行了优选。结果表明,高斯核函数在焊缝缺陷分类上的识别效果最好,当超参数C和特征向量ε分别为5.749 7和9.243 6,核函数的gamma参数为2.859 5时,模型最优,分类准确率为95%,分类效果优于常规时频域特征。研究结果可为焊缝缺陷的无损检测和评价提供实际参考。 相似文献
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油气站场内安全仪表系统的联锁触发往往需要人员操作,为准确评价这部分安全仪表回路的SIL等级,在常规SIL验证的基础上,引入人因失效概率,将操作人员与安全仪表构成串联型结构,并将人的行为分为观察、诊断、操作三个过程,其中观察和操作阶段采用CREAM模型计算人因失效概率,诊断阶段采用HCR模型计算人因失效概率。以某站场ESD系统为例进行验算,发现当SIF回路中有人员操作干预时,人因造成的失效概率占比较大,可直接影响SIL等级的验证结果。研究结果可为有人员干预的安全完整性等级验证提供实际参考。 相似文献
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